الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعزيز خوارزميات التعلم الآلي
-
نموذج توقعات التعلم الآلي المعتمد على XGBoost للأحداث القلبية الوعائية السلبية الكبرى بعد PCI في مرضى STEMI
2026 | المؤلف: Ning Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأورام (Oncology)تدرس هذه الدراسة التنبؤ بالأحداث القلبية الوعائية السلبية الكبرى (MACE) لدى المرضى الذين يعانون من احتشاء عضلة القلب مع ارتفاع مقطع ST (STEMI) والذين خضعوا لتدخلات الشرايين التاجية عن طريق الجلد (PCI). باستخدام بيانات سريرية من 1,011 مريضًا، استخدمت الدراسة ستة خوارزميات تعلم آلي—الغابة العشوائية (RF)، مشغل الانكماش المطلق الأدنى واختيار المشغل (Lasso)، آلة الدعم…
-
التنبؤ بأمراض القلب والأوعية الدموية بناءً على اختيار ميزات متعددة ونموذج PSO-XGBoost المحسن
2025 | المؤلف: Kerang Cao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا لتوقع أمراض القلب والأوعية الدموية، يسمى MFS-DLPSO-XGBoost، والذي يدمج تقنيات اختيار الميزات المتعددة، وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات المحسنة (PSO)، وخوارزمية تعزيز التدرج الشديد (XGBoost). يبدأ النموذج بمعالجة البيانات، تليها تدريب نموذج XGBoost ومقارنة أدائه مع أربعة خوارزميات تعلم آلي معروفة: الانحدار اللوجستي، آلة الدعم الناقل، الغابة العشوائية، وجار الأقرب K.…
-
نماذج SHAP-XGBoost القابلة للتفسير لإصابات الضغط بين المرضى الذين يحتاجون إلى التهوية الميكانيكية في وحدة العناية المركزة
2025 | المؤلف: Zheng Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: العلاج الوظيفي (Occupational Therapy)تركز هذه الدراسة على تطوير نموذج تنبؤي لإصابات الضغط لدى مرضى وحدة العناية المركزة الذين يخضعون للتنفس الصناعي، باستخدام تقنيات التعلم الآلي، وبشكل خاص XGBoost مع تحليل SHAP. قامت الدراسة بتحليل بيانات من قاعدة بيانات MIMIC-IV 2.2، والتي تشمل مجموعة من 29,448 مريضًا، حيث تطورت إصابات الضغط لدى 2,052 منهم. تم تقسيم مجموعة البيانات إلى…
-
تحسين توقع مخاطر السكتة الدماغية من خلال دمج XGBoost وتحليل المكونات الرئيسية المحسن والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
2025 | المؤلف: Lesia Mochurad وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الدراسة الزيادة المتزايدة في انتشار الأمراض الوعائية الدماغية، وخاصة السكتة الدماغية، التي تسهم بشكل كبير في معدلات الإعاقة والوفيات العالمية. لتعزيز نماذج توقع مخاطر السكتة الدماغية، يقترح المؤلفون دمجًا جديدًا لتقنيات التعلم الآلي الحديثة، وبشكل خاص XGBoost، مع تحليل المكونات الرئيسية (PCA) المحسن. لا يحسن هذا الدمج فقط هيكلة البيانات وسرعة المعالجة – خاصةً…